Análise Exploratória#
Datasets#
Os datasets serão armazenados no diretório data conforme a estrutura a seguir:
…
├── data <- Diretório de dados.
│ ├── external <- Diretório de dados externos(temporário).
│ │ └── input_video <- Diretório para armazenar o vídeo recebido via
│ │ upload para classificação.
│ │
│ ├── interim <- Diretório de dados em processamento (temporário).
│ │ └── input_face <- Diretório para armazenar os frames processados
│ │ do vídeo recebido via upload para classificação.
│ │
│ ├── processed <- Diretório de dados processados.
│ │ ├── dataset_celebdf <- Diretório de faces do dataset celebdf
│ │ │ └── real_face <- Diretório de faces reais
│ │ │ └── fake_face <- Diretório de faces falsas
│ │ │
│ │ ├── dataset_faceforensics <- Diretório de faces do dataset faceforensics
│ │ │ └── real_face <- Diretório de faces reais
│ │ │ └── fake_face <- Diretório de faces falsas
│ │ │
│ │ └── dataset_dfdc <- Diretório de faces do dataset dfdc
│ │ └── real_face <- Diretório de faces reais
│ │ └── fake_face <- Diretório de faces falsas
│ │
│ └── raw <- Diretório de dados brutos.
│ ├── dataset_celebdf <- Diretório de vídeos do dataset celebdf
│ │ └── real_video <- Diretório de vídeos reais
│ │ └── fake_video <- Diretório de vídeos falsos
│ │
│ ├── dataset_faceforensics <- Diretório de vídeos do dataset faceforensics
│ │ └── real_video <- Diretório de vídeos reais
│ │ └── fake_video <- Diretório de vídeos falsos
│ │
│ └── dataset_dfdc <- Diretório de vídeos do dataset dfdc
│ └── real_video <- Diretório de vídeos reais
│ └── fake_video <- Diretório de vídeos falsos
…
# Bibliotecas
import pandas as pd
from glob import glob
import cv2
import numpy as np
from IPython.display import HTML
from base64 import b64encode
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# Funções para análise exploratória:
def display_img(video):
cap = cv2.VideoCapture(video) # take 1 picture
ret, frame = cap.read()
fig = plt.figure(figsize=(8,8))
ax = fig.add_subplot(111)
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
ax.imshow(frame)
def explora(dataset):
# Lista de vídeos:
videos_reais = glob("../data/raw/dataset_"+ dataset +"/real_video/*.mp4")
videos_fakes = glob("../data/raw/dataset_"+ dataset +"/fake_video/*.mp4")
# Totais:
total_reais = len(videos_reais)
total_fakes = len(videos_fakes)
print("Total de vídeos: ", total_reais + total_fakes)
print("Total de vídeos reais: ", total_reais)
print("Total de vídeos falsos: ", total_fakes)
# Cria dataframe de identificação
dataframe_videos_reais = pd.DataFrame( data = {"video": videos_reais, "label" : "1", "descricao": "REAL"})
dataframe_videos_fakes = pd.DataFrame( data = {"video": videos_fakes, "label" : "0", "descricao": "FAKE"})
dataframe_videos = pd.concat([dataframe_videos_reais, dataframe_videos_fakes])
del dataframe_videos_reais, dataframe_videos_fakes
dataframe_videos.to_csv("../data/raw/dataset_"+ dataset +"/metadados.csv",sep=";", index=False)
# Plot gráfico
print("\nGráfico dos quantitativos:")
display(dataframe_videos['descricao'].value_counts().plot.bar())
return videos_reais, videos_fakes, dataframe_videos
def display_img(video):
cap = cv2.VideoCapture(video)
ret, frame = cap.read()
fig = plt.figure(figsize=(8,8))
ax = fig.add_subplot(111)
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
ax.imshow(frame)
def visualiza_video(video):
video_url = open(video,'rb').read()
data_url = "data:video/mp4;base64," + b64encode(video_url).decode()
return HTML("""<video width=500 controls><source src="%s" type="video/mp4"></video>""" % data_url)
CELEB-DF:#
Link:
Celeb-DF: https://www.kaggle.com/datasets/reubensuju/celeb-df-v2
Informações de quantitativos:
dataset ='celebdf'
videos_reais, videos_fakes, df_videos = explora(dataset)
Total de vídeos: 6529
Total de vídeos reais: 890
Total de vídeos falsos: 5639
Gráfico dos quantitativos:
<Axes: xlabel='descricao'>
Exemplo de um frame de um vídeo real:
display_img(videos_reais[0])
Exemplo de um vídeo real:
visualiza_video(videos_reais[0])
Exemplo de um frame de um vídeo fake:
display_img(videos_fakes[0])
Exemplo de um vídeo Fake:
visualiza_video(videos_fakes[0])
FaceForensics++:#
Link:
FaceForensics: https://www.kaggle.com/datasets/sorokin/faceforensics
Informações de quantitativos:
dataset ='faceforensics'
videos_reais, videos_fakes, df_videos = explora(dataset)
Total de vídeos: 5000
Total de vídeos reais: 1000
Total de vídeos falsos: 4000
Gráfico dos quantitativos:
<Axes: xlabel='descricao'>
Exemplo de um frame de um vídeo real:
display_img(videos_reais[0])
Exemplo de um vídeo real:
visualiza_video(videos_reais[0])